HubSpot AI予測リードスコアリングの実践ガイド

マーケティングキャンペーンは順調に進んでいます。リードは流入し、CRMは活気づいていますが、一つ問題があります。営業チームは、電話をかけるべき相手と、ただ様子を見ているだけの相手を見分ける作業に追われています。これは推測ゲームのようなもので、時間の無駄、機会損失、そして有望なリードが冷めてしまう原因となります。

長年にわたり、リードスコアリングは定番のソリューションでした。チームが適合度や行動に基づいて見込み客をランク付けするのに役立ってきました。しかし今、AIを活用した予測スコアリングが登場し、リードの優先順位付けから推測を永久に取り除くことを約束しています。

このガイドでは、HubSpot AI Predictive Lead Scoringについて率直にご紹介します。その仕組み、コスト、そしておそらく最も重要な、その欠点について掘り下げていきます。また、セールスファネルの一部だけでなく、カスタマージャーニー全体をカバーするAI戦略を構築するために何が必要かについても説明します。

HubSpot AI Predictive Lead Scoringとは？

まず、基本から見ていきましょう。従来のリードスコアリングは、手動のルールベースのシステムです。あなたとチームが集まり、どのようなアクション（デモのリクエストなど）や属性（企業規模など）が価値があるかを決定し、ポイントを割り当てます。デモのリクエストは20ポイント、メールの購読解除はマイナス10ポイント、といった具合です。これは機能しますが、すべてはあなたの最善の推測に基づいています。

予測リードスコアリングは、その逆を行います。何が重要かをシステムに教えるのではなく、機械学習を使ってそれを自ら見つけ出します。過去のデータを深く分析し、優良顧客が共有するパターンを特定します。

HubSpotでは、この課題に取り組むための2つの方法を提供しています。

• 手動リードスコアリング: これはクラシックなルールベースのシステムで、Professionalプランで利用できます。独自のポジティブおよびネガティブなスコアリングルールを設定して、リードを評価します。

• 予測リードスコアリング: これが主な機能で、Enterpriseプランでのみ利用可能です。HubSpotのAIがデータを分析し、各コンタクトに対して2つの主要なプロパティを出力します。「成約の可能性」（0〜100%）スコアと、「コンタクトの優先度」（非常に高い、高い、中、低い）の段階です。

AIは、HubSpot CRMに既にあるすべての人口統計、企業統計、および行動データを参照してこれらのスコアを算出し、最適なリードを上位に表示しようとします。

HubSpot AI Predictive Lead Scoringモデルの仕組み

では、裏側では実際に何が起こっているのでしょうか？HubSpotのAIは、基本的に過去の成功と失敗を学習します。成約済みおよび失注したすべての取引を分析し、契約に成功した顧客に共通する要素を見つけ出します。

このモデルは、予測を行うためにいくつかの異なるデータソースから情報を引き出します。

• 行動データ: ウェブサイトのページビュー、フォーム送信、メールの開封、CTA（コールトゥアクション）のクリックなどです。

• 企業統計データ: HubSpotは独自のデータを使用して企業プロファイルを充実させ、業界、年間収益、従業員数などを調べます。

• CRMデータ: モデルは、コンタクトレコードの標準およびカスタムプロパティ、記録された営業活動、コンタクトがライフサイクルのどの段階にいるかも参照します。

ここから少し曖昧になります。HubSpotは、自社の予測モデルが「ブラックボックス」であることを率直に認めています。自社のドキュメントで、「入力が出力にどのように変換されるかは不明です。リードスコアリングの場合、これは各入力がコンタクトのスコアにどのように貢献するかを正確に知ることができないことを意味します」と述べています。

これがあなたにとって何を意味するかというと、スコアは得られますが、その背後にある「理由」は得られないということです。AIがどの要素を最も重要だと判断したかを見ることができないため、モデルを信頼したり、再確認したり、ビジネスに合わせて調整したりすることが難しくなります。

HubSpot AI Predictive Lead Scoring：価格とプラン

ご想像の通り、HubSpotの予測AIへのアクセスは安くありません。これは最上位プランでのみ利用可能なプレミアム機能であり、予算上かなり大きな項目となります。

Professionalプランでは手動のリードスコアリングが可能ですが、真のHubSpot AI Predictive Lead ScoringはMarketing Hub EnterpriseまたはSales Hub Enterpriseにのみ含まれています。

以下に、コスト面での概要をまとめました。

HubSpot AI Predictive Lead Scoringの主な制限事項

HubSpotのツールはその機能においては優れていますが、本格的に導入する前にその限界を知っておくことが重要です。これを唯一のAIツールとして頼ると、重大な死角が生じる可能性があります。

「ブラックボックス」モデルでは制御が効かない

先にも述べましたが、これが最大の欠点です。リードスコアの根拠がわからないと、チームは手探りで進むことになります。「なぜこの人は優先度の高いリードなのですか？」という単純な質問に答えることができません。これにより、チームがスコアを信頼することが難しくなり、戦略を調整することはさらに困難になります。

この制御の欠如は、HubSpotの画一的なアルゴリズムに全幅の信頼を置かなければならないことを意味します。しかし、もしあなたの理想的な顧客が少し変わっていたらどうでしょう？あるいは、モデルがこれまで見たことのない新しいマーケティングチャネルが素晴らしいリードをもたらし始めたら？あなたは行き詰まってしまいます。AIを正しい方向に導く方法がないのです。

HubSpotエコシステム内のデータしか見ることができない

HubSpotのAIは、HubSpot内にあるものしか分析できません。チームが日常的に使用している他のツールに存在する豊富な顧客コンテキストからは完全に切り離されています。つまり、パズルの非常に大きなピースが欠けているのです。

AIが見ることのできない貴重な情報を考えてみてください。

• ZendeskやIntercomのようなヘルプデスクで行われるライブサポートチャット。

• SlackやMicrosoft Teamsでの顧客のニーズに関する社内での会話。

• プロダクトレッドグロース（PLG）に不可欠な、購入意欲があることを示す製品利用データ。

• ConfluenceやGoogle Docsに保存されている詳細なプロジェクト計画やドキュメント。

これらすべてのコンテキストがなければ、得られるリードスコアは、良くても不完全、悪く言えば誤解を招くものになります。

このインフォグラフィックは、eesel AIが複数の外部データソースと接続する様子を示しており、これはHubSpot AI予測リードスコアリングの主要な制限事項です。

これは営業ツールであり、サポートソリューションではない

結局のところ、HubSpotのスコアは一つのことをするために設計されています。それは、営業担当者に次に誰に電話をかけるべきかを伝えることです。これは優先順位付けのためのツールであり、行動を起こすためのものではありません。高いスコアはリードが「ホット」であることを示しますが、その人が連絡してきたときに、チームが迅速かつ正確に質問に答えるのを助けるものではありません。

これは顧客体験に大きなギャップを生みます。リードは対話の準備ができていますが、あなたのチーム（人間であれAIであれ）は、彼らが必要とするものをすぐに提供するための統一された知識を持っていません。

ここで、より連携したアプローチが必要になります。HubSpotが営業対応可能なリードを特定している間に、eesel AIのようなプラットフォームは実際の会話を処理できます。eesel AIは、ヘルプデスク、社内Wiki、過去のサポートチケットなど、散在するすべてのナレッジに接続し、即座に正確な回答を提供します。完全に自律的なAIエージェントを介して、または人間のエージェントがより迅速に対応するのを助けることで、これを実現できます。

予測リードスコアリングを超えて：顧客にサービスを提供するための統一的アプローチ

価値の高いリードが誰であるかを特定することは、最初のステップにすぎません。本当の成功は、彼らが関心を示した瞬間に正しい情報を提供できることです。単純なスコアではそれはできませんが、統一されたナレッジベース上に構築されたAIなら可能です。

2つのワークフローを比較してみましょう。

サイロ化されたHubSpotのワークフロー

リードがデモをリクエストし、高い予測スコアが付きます。営業担当者はアラートを受け取りますが、その後CRMを掘り下げ、返信を書く前にリードが何を知りたいかを推測しようとします。プロセス全体が遅く、受け身です。担当者が下調べをしている間、リードは待たされます。

eesel AIによる統一されたワークフロー

リードがあなたのウェブサイトにアクセスし、チャットボットで質問をします。eesel AIはヘルプセンター、過去のチケット、製品ドキュメントに接続されているため、AIエージェントがその場で回答できます。質問が複雑な場合、eeselは自動的にヘルプデスクでチケットを作成・割り当て、そのAI Copilotがエージェントがレビューするための完璧で文脈に沿った返信を下書きできます。プロセスは瞬時で、能動的で、スムーズです。

このワークフロー図は、eesel AIの統一された自動化されたカスタマーサポートアプローチを示しており、HubSpot AI予測リードスコアリングの制限を克服します。

これが可能なのは、eesel AIがブラックボックスではないからです。完全にカスタマイズ可能なワークフローエンジンを提供するため、AIがどのように動作し、どのナレッジを使用し、何が許可されるかを正確に決定できます。

最終的な評決

HubSpot AI Predictive Lead Scoringは、営業チームがHubSpotの世界にとどまる限り、アプローチの優先順位付けに役立つ便利な機能です。しかし、それは高価で柔軟性がなく、他のビジネスツールにあるナレッジから完全に切り離された「ブラックボックス」です。

もはや単純なスコアだけでは不十分です。本当に際立つためには、すべての会社のナレッジを接続して、すべての顧客とのやり取りを自動化し、改善する統一されたAI戦略が必要です。

リードをスコアリングするだけでなく、即座にサービスを提供する準備をしましょう。eesel AIは、すべてのツールやナレッジソースと統合し、数ヶ月ではなく数分でインテリジェントな自動化を実現します。今日、サポートと営業の体験をどのように統合できるかをご覧ください。